ACTION_AIRPLANE_MODE_CHANGED
时间: 2024-04-14 11:24:05 浏览: 27
ACTION_AIRPLANE_MODE_CHANGED是一个Android系统广播的动作(Action),用于通知应用程序飞行模式的状态发生了变化。当用户在设备上打开或关闭飞行模式时,系统会发送这个广播。
飞行模式是一种功能,可以在设备上同时关闭所有无线通信功能,包括移动网络、Wi-Fi和蓝牙等。当飞行模式状态发生变化时,应用程序可以通过监听ACTION_AIRPLANE_MODE_CHANGED广播来获取通知,并根据需要进行相应的操作。
例如,当飞行模式被打开时,应用程序可以暂停与网络相关的操作,以避免产生额外的费用或者干扰其他设备。当飞行模式被关闭时,应用程序可以重新启用网络功能,以便用户可以正常使用网络服务。
相关问题
mask R_CNN例程
Mask R-CNN 是一种基于 Faster R-CNN 的目标检测算法,不仅可以检测出物体的位置,还可以精确地分割出物体的 mask。下面是一个 Mask R-CNN 的例程:
```python
import os
import sys
import random
import math
import numpy as np
import skimage.io
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Root directory of the project
ROOT_DIR = os.path.abspath("../")
# Import Mask RCNN
sys.path.append(ROOT_DIR) # To find local version of the library
from mrcnn import utils
import mrcnn.model as modellib
from mrcnn import visualize
from mrcnn.config import Config
# Directory to save logs and trained model
MODEL_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "logs")
# Local path to trained weights file
COCO_MODEL_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, "mask_rcnn_coco.h5")
# Download COCO trained weights from Releases if needed
if not os.path.exists(COCO_MODEL_PATH):
utils.download_trained_weights(COCO_MODEL_PATH)
# Directory of images to run detection on
IMAGE_DIR = os.path.join(ROOT_DIR, "images")
class InferenceConfig(Config):
# Set batch size to 1 since we'll be running inference on
# one image at a time. Batch size = GPU_COUNT * IMAGES_PER_GPU
GPU_COUNT = 1
IMAGES_PER_GPU = 1
NUM_CLASSES = 1 + 80 # COCO has 80 classes
config = InferenceConfig()
config.display()
# Create model object in inference mode.
model = modellib.MaskRCNN(mode="inference", model_dir=MODEL_DIR, config=config)
# Load weights trained on MS-COCO
model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True)
# COCO Class names
# Index of the class in the list is its ID. For example, to get ID of
# the teddy bear class, use: class_names.index('teddy bear')
class_names = ['BG', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane',
'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light',
'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird',
'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear',
'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie',
'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball',
'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard',
'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup',
'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza',
'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant', 'bed',
'dining table', 'toilet', 'tv', 'laptop', 'mouse', 'remote',
'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster',
'sink', 'refrigerator', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors',
'teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush']
# Load a random image from the images folder
file_names = next(os.walk(IMAGE_DIR))[2]
image = skimage.io.imread(os.path.join(IMAGE_DIR, random.choice(file_names)))
# Run detection
results = model.detect([image], verbose=1)
# Visualize results
r = results[0]
visualize.display_instances(image, r['rois'], r['masks'], r['class_ids'],
class_names, r['scores'])
```
在上面的例程中,我们首先导入所需的库和模块,包括 Mask R-CNN 的配置、模型、可视化等。然后,我们设置了模型的超参数和文件路径,以及加载了预训练的 COCO 权重。接下来,我们定义了一个 InferenceConfig 类,它继承自 Config 类,并设置了模型的 GPU 数量、每个 GPU 的图片数量和类别数。然后,我们在 inference 模式下创建了模型对象,并加载了预训练的 COCO 权重。最后,我们从图片文件夹中随机加载一张图片,并对其进行目标检测和分割,最后可视化检测结果。
你的data_dir表示什么
`data_dir`是一个字符串类型的变量,表示CIFAR-10数据集所在的目录路径。在该目录下应包含如下文件:
- `data_batch_1`、`data_batch_2`、...、`data_batch_5`:包含训练集数据和标签;
- `test_batch`:包含测试集数据和标签;
- `batches.meta`:包含CIFAR-10数据集的标签名字,如`airplane`、`automobile`、`bird`等。
在读取CIFAR-10数据集时,需要指定数据集所在的目录路径,以便程序能够找到数据文件并读取其中的数据。